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      기술문서 정의문 패턴을 이용한 전문용어사전 자동추출 및 활용방안 = Automatic Extraction and Usage of Terminology Dictionary Based on Definitional Sentences Patterns in Technical Documents

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      https://www.riss.kr/link?id=A105153096

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Technical documents are important research outputs generated by knowledge and information society. In order to properly use the technical documents properly, it is necessary to utilize advanced information processing techniques, such as summarization and information extraction. In this paper, to extract core information, we automatically extracted the terminologies and their definition based on definitional sentences patterns and the structure of technical documents. Based on this, we proposed the system to build a specialized terminology dictionary. And further we suggested the personalized services so that users can utilize the terminology dictionary in various ways as an knowledge memory. The results of this study will allow users to find up-to-date information faster and easier. In addition, providing a personalized terminology dictionary to users can maximize the value, usability, and retrieval efficiency of the dictionary.
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      Technical documents are important research outputs generated by knowledge and information society. In order to properly use the technical documents properly, it is necessary to utilize advanced information processing techniques, such as summarization ...

      Technical documents are important research outputs generated by knowledge and information society. In order to properly use the technical documents properly, it is necessary to utilize advanced information processing techniques, such as summarization and information extraction. In this paper, to extract core information, we automatically extracted the terminologies and their definition based on definitional sentences patterns and the structure of technical documents. Based on this, we proposed the system to build a specialized terminology dictionary. And further we suggested the personalized services so that users can utilize the terminology dictionary in various ways as an knowledge memory. The results of this study will allow users to find up-to-date information faster and easier. In addition, providing a personalized terminology dictionary to users can maximize the value, usability, and retrieval efficiency of the dictionary.

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      국문 초록 (Abstract)

      기술문서는 지식정보사회에서 생성되는 중요 연구 성과물로, 이를 제대로 활용하기 위해서는 정보 요약 및 정보추출과 같은 개선된 정보 처리 방법을 토대로 기술문서 활용의 편의성을 높여줄 필요가 있다. 이에 본 연구는 기술문서의 핵심 정보를 추출하기 위한 방안으로, 기술문서의 구조와 정의문 패턴을 기반으로 전문용어 및 정의문을 자동 추출하고, 이를 기반으로 전문용어사전을 구축할 수 있는 시스템을 제안하였다. 나아가 전문용어사전을 지식메모리로서 보다 다양하게 활용할 수 있도록 전문용어사전에 기반한 개인화서비스 제공방안을 제안하였다. 이처럼 전문용어 및 정의문 자동추출을 기반으로 전문용어사전을 구축하게 되면 새롭게 등장하는 전문용어를 빠르게 수용할 수 있어 이용자들이 최신정보를 보다 손쉽게 찾을 수 있다. 더불어 개인화된 전문용어사전을 이용자에게 제공한다면 전문용어사전의 가치와 활용성, 검색의 효율성을 극대화할 수 있다.
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      기술문서는 지식정보사회에서 생성되는 중요 연구 성과물로, 이를 제대로 활용하기 위해서는 정보 요약 및 정보추출과 같은 개선된 정보 처리 방법을 토대로 기술문서 활용의 편의성을 높...

      기술문서는 지식정보사회에서 생성되는 중요 연구 성과물로, 이를 제대로 활용하기 위해서는 정보 요약 및 정보추출과 같은 개선된 정보 처리 방법을 토대로 기술문서 활용의 편의성을 높여줄 필요가 있다. 이에 본 연구는 기술문서의 핵심 정보를 추출하기 위한 방안으로, 기술문서의 구조와 정의문 패턴을 기반으로 전문용어 및 정의문을 자동 추출하고, 이를 기반으로 전문용어사전을 구축할 수 있는 시스템을 제안하였다. 나아가 전문용어사전을 지식메모리로서 보다 다양하게 활용할 수 있도록 전문용어사전에 기반한 개인화서비스 제공방안을 제안하였다. 이처럼 전문용어 및 정의문 자동추출을 기반으로 전문용어사전을 구축하게 되면 새롭게 등장하는 전문용어를 빠르게 수용할 수 있어 이용자들이 최신정보를 보다 손쉽게 찾을 수 있다. 더불어 개인화된 전문용어사전을 이용자에게 제공한다면 전문용어사전의 가치와 활용성, 검색의 효율성을 극대화할 수 있다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 신효식, "텍스트로부터 용어 정의문의 자동 추출 방법" 292-299, 2002

      2 오종훈, "정보통합을 통한 생물/의학 분야 전문용어의 자동 추출" 31 (31): 775-777, 2004

      3 한국학술단체총연합회, "전문용어정리방법론 개발 연구보고서" 한국학술단체총연합회 2006

      4 강현화, "전문용어 표준화 제도 장비를 위한 정책 연구" 국립국어원 2009

      5 박정오, "전문용어 추출시스템" 27 (27): 381-383, 2000

      6 김재호, "의학 전문용어의 정의문 자동 추출" 31 (31): 922-924, 2004

      7 최선화, "사전 정의문의 구문패턴에 기반한 상위어 판별규칙 학습" 전남대학교 대학원 2006

      8 오종훈, "분야간 유사도와 통계기법을 이용한 전문용어의 자동 추출" 한국정보과학회 29 (29): 258-269, 2002

      9 한국과학기술정보연구원, "국가R&D 보고서원문 성과 활용 분석 및 경제적 기여도 분석 연구보고서" 한국과학기술정보연구원 2014

      10 남길임, "과학 텍스트 정의문의 유형 분석" 한국어의미학회 52 : 111-138, 2016

      1 신효식, "텍스트로부터 용어 정의문의 자동 추출 방법" 292-299, 2002

      2 오종훈, "정보통합을 통한 생물/의학 분야 전문용어의 자동 추출" 31 (31): 775-777, 2004

      3 한국학술단체총연합회, "전문용어정리방법론 개발 연구보고서" 한국학술단체총연합회 2006

      4 강현화, "전문용어 표준화 제도 장비를 위한 정책 연구" 국립국어원 2009

      5 박정오, "전문용어 추출시스템" 27 (27): 381-383, 2000

      6 김재호, "의학 전문용어의 정의문 자동 추출" 31 (31): 922-924, 2004

      7 최선화, "사전 정의문의 구문패턴에 기반한 상위어 판별규칙 학습" 전남대학교 대학원 2006

      8 오종훈, "분야간 유사도와 통계기법을 이용한 전문용어의 자동 추출" 한국정보과학회 29 (29): 258-269, 2002

      9 한국과학기술정보연구원, "국가R&D 보고서원문 성과 활용 분석 및 경제적 기여도 분석 연구보고서" 한국과학기술정보연구원 2014

      10 남길임, "과학 텍스트 정의문의 유형 분석" 한국어의미학회 52 : 111-138, 2016

      11 Trimble, L., "English for science and technology: A discourse approach" Cambridge University Press 1985

      12 오종훈, "EM 알고리즘을 이용한 전문용어의 자동추출" 30 (30): 487-489, 2003

      13 Flowerdew, J., "Definitions in science lectures" 13 (13): 202-221, 1992

      14 미래창조과학부, "2016 과학기술통계백서" 휴먼컬처아리랑 2017

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      2017-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2013-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2008-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2006-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2004-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2001-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      1998-07-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      학술지 인용정보

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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 1.21 1.21 1.48
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      1.29 1.2 2.027 0.28
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